2018/02/26

 
朝2時ごろ、近所で鶏が鳴いて起きる。その後も断続的に鶏は鳴くわバイクは通るわ上の階でシャワーを使うわで、うるさくてよく寝られなかった。鶏め。
 

 
悶々としながら6時ごろ諦めて起きる。朝飯はカップ麺とおとといインチョンで買ったナッツバー。

 
しばらく日記を書く。今日は学会受付が10時からだが、実際の学会は14時から。中途半端だがどうしようかな。
 
とりあえず9時ごろ出発。まず会場を確認したい。
 
学会会場はVAST (Vietnamese Academy of Science and Technology)の敷地内にあるInstitute of Biotechnologyだ。VASTの敷地は宿のすぐ近く（というか会場の近くに宿を取った）。

 
中は広いので、Googleマップで見ながらキャンパス内を歩く。キャンパスマップぐらいつけといてくれよ。

 
中には国立自然史博物館がある。今日は月曜なので残念ながらお休み。昨日来れば良かった。

 
で、Googleマップによればこの建物らしいんだけど、Institute of Biotechnologyって書いてない。いちおう周りの建物も確認したが、それらしい建物は無い。

 
中にカフェがあるので、とりあえず恐る恐る入ってみる。

 
甘苦いコンデンスミルクコーヒーを注文。いかにも学生らしいお兄ちゃんが店員をやっていたので、Institute of Biotechnologyはどこか聞いてみたら、この建物の8階とのこと。よかった。

 
10時までまだ1時間近くあるので、コーヒーを飲んで日記を書きながらしばらく待つ。
 
10時を過ぎて、8階に行ってみると、何もやってない（というか、会議ができそうな場所が無い）。ここじゃないのかなあ。
 
仕方ないので、キャンパスの中でInstitute of Biotechnologyを探して歩く。20分ほど歩いて、建物を発見。結局、コーヒーを飲んだ建物の斜め向かいの敷地にあった。

 
いちおう建物の中を見てみたが、ここにも会議ができそうな部屋はない。どうなるのだろうか。
 
とりあえず建物は見つかったので、どこかで時間をつぶそうと歩き出す。町中に行っても良いのだが、もう特に見たいところもないし。
 
表通りの向かいに行ってみる。

 
路地沿いに小さな店が並んでいる。特に賑やかでも無い路地なのだが、カフェが数軒おきにある。ベトナム人はカフェが好きなんだなあ。隣の敷地に中学校があるらしく、子供が多い。

 
昼食に向けて、賑やかと思われる方角に歩いて行く。

 
途中に湖がある。湖畔は公園になっていて、休んでいる人がいた。

 
動物の形の植え込み

 
湖には錦鯉が泳いでいる。ベトナムに錦鯉がいるのか。

 
その先は店が並ぶ。旧市街ほどではないが、賑やか。店先が駐輪場になっていて、歩くには適さない。

 
そろそろ昼なので、どこで食べるか見ながら歩く。何を売ってるかわからないので、なかなか踏ん切りがつかない。

 
アニメグッズ屋さん

 
さんざん歩いて、比較的空いているカフェに入った。

 
料理名はよくわからないので、メニューの最初のカテゴリーの中ぐらいの値段の物を頼む。

 
最初に油条みたいなやつが来た。

 
その間に自分が何を頼んだのか調べてみる。Chao Suon Sunという料理だが、Chaoは粥らしい。Suon Sunはなんだかわからない。
 
そのうち料理が来る。一人用土鍋におかゆが入っていて、ぐつぐつ言っている。

 
黄色いので卵がゆかな？骨付きの豚肉の角切りが入っている。上に乗っているのは刻んだネギとシソ。なかなかいける。
 
食後に甘苦いコーヒーを頼む。

 
ゆっくり食べて、会場に戻る。会場までは2キロ程度だが、いい加減疲れたので、Uberで車を頼んでいく。
 
それでさっきの建物に行ってみると、やっぱり何もやっていない。同じようにうろうろしている参加者が二人いたので、一緒に会場を探す。
 
いろいろ聞いた結果、一番入り口寄りの高いビルの8階でやってるらしい。どうやったらそんなことわかるんだよ。
 
というわけで行ってみると、無事受付をやっていた。

 
会場はちょっと豪華な会議室。このパターンは久しぶりだ。

 
30分ほど日記を書いたりしながら待つ。
 
February 26, 2018 (Monday)
Venue: Conference Room (8th Floor)
 
14:00-14:05
Opening Remarks
5分ほど遅れて開始。VASTのDong Van Quyen先生がご挨拶。この会議はInternational Conference on Bioinformatics and Computing Technology (ICBCT) とInternational Conference on Intelligent Information Technology (ICIIT)のジョイント。
 
14:05-14:45
Keynote Speech I
Prof. Taesung Park
Seoul National University, South Korea
Topic: “Hierarchical Structural Component Analysis of Gene-Gene Interactions”
ヌクレオチド1個が異なる変異(Single Nucleotide Polymorphism, SNP)の研究で、変異がどのような形質に影響するかの研究が広く行われている。韓国ではKorea Association Resource (KAR)プロジェクトが進行中。
Epistatisと遺伝子間インタラクションについて。ある遺伝子が別な遺伝子の存在に依存している場合にepistasisがあると言う。この場合、複数のSNPで相互作用がある。そのために、パターン認識的な手法を利用する。1つの遺伝子は複数のヌクレオチドからなるので、組み合わせの数はSNP-SNP interactionよりもGene-Gene interactionのほうが遙かに少ない。
GGIの分析のために様々な統計的手法を使う。
Generalized Structural Component Analysis (GSCA)という手法が提案されているが、大規模データに対して適用できない。
PHARAOH法はこれを改良した物で、大規模データに対して適用可能。
HisCoM-GGA法は階層モデルで、ヌクレオチドレベル、遺伝子レベルの変異を統計的にモデル化する。
 
14:45-15:25
Keynote Speech II
Prof. Mohd Zaid Bin Abdullah
Universiti Sains Malaysia, Malaysia
Topic: “Machine Learning for Hairline Crack Detection in Cluttered Images”
さっき一緒に会場を探して迷っていた先生。
太陽電池の検査画像では、細い線状の欠陥が頻繁に見られる。このような欠陥は裸眼ではわからない。欠陥検査のために、3種類の技術を開発した。ELによる方法では、太陽電池に通電して、赤外線発光をカメラでとらえる。高速だが、画像の品質は悪い。Transluminescenceによる方法では、特定の波長の光（近赤外線）をウエファーに透過させて撮影する。ウエファーの厚さによる影響を受ける。Photoluminescenceによる方法では、ウエファーに光を当て、励起光を撮影する。
ELの方法では、欠陥（細い線）だけを検出して、それ以外の濃淡を無視するために、特別なフィルタ(anisotoropic diffusion filter)を設計した。基本的には輝度が低くて輝度変化が大きいところを検出する。また、欠陥の形に応じたディスクリプタを設計した。最後にSVMで認識して精度0.88ぐらい。
TLの方法では、光源とウエファー、ウエファーとカメラの間の距離を精密計測することによって、ウエファーの厚さを精密に求めて輝度を正規化する。Modified Niblack Filteringによって処理する。多結晶ウエファーに対しても高い検出精度が出る。
教師無し学習によって様々な欠陥を検出する方法。画像を10個取ってきてクラスタリングし、新しいクラスタができたらそれを検出するSVMを学習する。
この方法の応用として、卵の検査をする。検査方法として、真空吸引を使う方法（ひびがあれば真空に引いたときに割れる）、音響インパルスを使う方法、コンピュータビジョンを使う方法を紹介。CVによる方法は基本的に太陽電池検査と同じ。高輝度で変化が大きいところに反応するdiffusion filterを設計し、ラドン変換によって線を検出する。識別にはTwin SVM (TSVM)という方法を利用。
 
15:25-15:45 Coffee Break & Group Photo
コーヒーブレイクでは、よくわからない果物（グァバ？）が出ていた。

 
15:45-17:45
Session 1: Topic: “Image Processing and Application”

C0002 Presentation 1 (15:45~16:00)
A Robust Liver Segmentation in CT-images Using 3D Level-Set Developed with the Edge and the Region Information
Thanh Sach Le and Duy Linh Tran
Ho Chi Minh City University of Technology, Vietnam
肝臓断層画像の半自動化セグメンテーション。最初に、複数の断層画像を補間してボクセルサイズを正規化する。次に、ボリューム画像のうちいくつかを選んで正解のラベルをつける。それを繰り返し補間することで肝臓の表面を推定する。提案法では、このときの評価関数を新しく提案した。新しい評価関数では、断層画像での境界部分のエッジらしさ、内部の一様性に加えて、3次元方向での一様性も評価に加える。
 
C0023 Presentation 2 (16:00~16:15)
An Experimental Study of Degree Distribution in Graph Sampling Algorithms
Suhyun Kim
KIST, South Korea
わかりやすい説明だが時間を大幅に超過。
ソーシャルネットのグラフ解析。グラフが非常に大きい場合はグラフがメモリに載らなくなるので、グラフ全体をサンプリングして、サンプルから全体の性質を推定することが必要になる。そこで、全体の性質を代表するサンプルをどのように、どれだけ選んだら良いかについて実験的に研究した。今回の「性質」はノードの次数の分布。
ノードを選ぶ方法として「ノードをランダムに選ぶ」、「ノードをページランクに従ってランダムに選ぶ」、「サンプリング確率を次数に比例させる」の3種類を試した。
またエッジを選ぶ方法として「ランダム」「ノードを選んでからエッジを選ぶ」「ハイブリッド」の3種類を試した。
別な方法として「探索に基づくサンプリング」を試した（深さ優先、広さ優先、山火事型サンプリング、メトロポリス・ヘイスティングス・ランダムウォーク）。
提案法として「リストサンプリング」（候補リストを保存する探索）を試した。
結果として、リストサンプリングと山火事型サンプリングが良かった。
 
H0007 Presentation 3 (16:15~16:30)
OD Localization using Rotational 2D Vessel Projection with Decision Tree Classification
Bodeetorn Sutcharit, Pakinee Aimmanee and Pongsate Tangseng
Sirindhorn International Institute of Technology, Thailand
先ほど一緒に迷った学生さん（？）。網膜画像の盲点(OD)の位置推定。古典的な方法では、血管の方向（血管が盲点に集まる）と輝度（盲点部分は明るい）を使い、1次元に投影して探索する。この方法は高速で、専用の計測機器で撮影した場合は良いが、手持ちの機器で撮影して画像が傾いている場合には使えない。提案法では、盲点のX方向位置を推定した後、Y方向位置を決定木によって推定する。これを傾きの候補分行って投票し、投票数から盲点領域を推定する。
 
H0009 Presentation 4 (16:30~16:45)
Distance-to-Target Based Radiometric Calibration on Unmanned Aircraft Systems Images for Fields with Multiple Ground Control Points
Chao Sima, Yeyin Shi and J. Alex Thomasson
Texas A&M Engineering Experiment Station, USA
中国語英語（？）で、何を言っているかわかりにくい上に、スライドに文字がほとんど無いので何の話かよくわからなかった。ドローンで農地を観測するときの位置校正？なんか違う気がする。
 
H0012 Presentation 5 (16:45~17:00)
Leukemia Blood Cell Image Classification using Convolutional Neural Network
T. T. P. Thanh, Caleb Vununu, Sukhrob Atoev, Suk-Hwan Lee, and Ki-Ryong Kwon
Pukyong National University, Korea
白血病の血球画像の分類。白血病に4タイプあり、それぞれで白血球に違いがある。この研究の目標は、正常な血球と異常な血球を分離すること。前処理としてガウシアンフィルタ、ヒストグラム等化などの処理を行う。処理済みの画像をCNN（7層）に突っ込んで分類。精度96.6%。
 
H0004 Presentation 6 (17:00~17:15)
Fast Hemorrhage Detection in Brain CT Scan Slices using Projection Profile based Decision Tree
Sinachettra Thay, Pakinee Aimmanee, Bunyarit Uyyanavara and Pataravit Ruksku
Thammasat University, Thailand
頭部CT画像から、脳内出血の有無と出血部位を推定する。画像をXとY方向に投影して、その1次元投影データから出血位置を推定する。分類手法は決定木。各領域（頭蓋骨、灰白質、出血）の輝度閾値をあらかじめデータから求めておく方法よりも比較的高性能。
 
H4001 Presentation 7 (17:15~17:30)
Solar Cell Micro-Crack Detection Using Localised Texture Analysis
Teow Wee Teo and Mohd Zaid Abdullah
Universiti Sains Malaysia, Malaysia
さっきのキーノートで話した内容だと思う。ここではPhotoluminescence(PL)法を使っている。多結晶ウエファーだとアーティファクトがたくさん出るので、画像から線をすべて検出して、線の端の形状からその線がクラックかどうかを判定する。
 
H0013 Presentation 8 (17:30~17:45)
Novel Row Enumeration Approach of Graph-based Frequent Itemsets Mining
Mohd Arsyad Mohd Yakob, Shuzlina Abdul-Rahman and Sofianita Mutalib
Universiti Teknologi Mara, Malaysia
高次元データのマイニングの話らしいが、column enumerationとrow enumerationで何が行で何が列なのか説明は無かった。とりあえずFIMが何なのかその場で検索して勉強した。
 
セッションは予定を30分オーバーして終了。
 
そのまま会場を出る。水を買いたいので、とりあえず昨日のサークルKを目指す。夕食はどうしようかな。

 
途中にシーフードレストランがあったので、ここで食べていこうかと思ったら

 
その奥にイオンスーパーを発見。最初に買い物をして、何かあったら買って帰って食べよう。少なくとも水は買うので問題ない。

 
果物コーナーにはドリアン

 
白石温麺売ってた

 
というわけで、水の他に巻き寿司セット、パン、魚のトマト煮の缶詰など今日の夕食と、お土産用のわさび味カシューナッツ他を買い込む。

 
宿に戻って早速夕食。巻き寿司は冷えていてそれほどおいしくなかったが、日本の冷えた巻き寿司セットとそれほど違わない（そもそもスーパーでコシヒカリ売ってたし）。

 
パンに魚を載せて食う。この魚、何だろう？いわしかな？

 
とりあえず食べて、その後急ぎの論文の修正（何件かあるが、一番急ぐやつ）。修正が終わって疲れたので、21時過ぎに寝る。
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